АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ВОДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-139-4-324-337Ключевые слова:
вода, качество воды, технология Интернет вещей, электропроводность водыАннотация
Статья посвящена анализу систем контроля качества водных ресурсов, основанных на технологиях Интернета вещей (IoT). Было проведено сравнительное исследование эффективности традиционных методов лабораторного анализа и современных IoT-решений, которое выявило значительное преимущество оперативности наблюдения и возможности непрерывного удаленного сбора данных. В работе подробно проанализирована основная гидрохимическая характеристика – электропроводность воды, выявлена ее количественная зависимость от минерализации, температуры и концентрации растворенных солей. Рассмотрены архитектура аппаратно-технических компонентов устройств IoT и алгоритмы расчета параметров водной среды, обеспечивающие точность измерений до 95%. Практическая значимость исследования заключается в разработке методики создания интеллектуальных систем предупреждения о загрязнении, позволяющих отслеживать изменения качества воды в длинных водоемах в режиме реального времени. Предлагаемые решения открывают новые перспективы для внедрения прогнозного анализа в области цифровизации управления водными ресурсами и экологического мониторинга.
Библиографические ссылки
[1] Sathishkumar, V.; Venkatesan, S.; Park, J.; Shin, C.; Kim, Y.; Cho, Y. Nutrient water supply prediction for fruit production in greenhouse environment using artificial neural networks. In Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology; Wiley: Hoboken, NJ, USA, 2020; Volume 126, pp. 257–258.
[2] Venkatesan, S.; Sathishkumar, V.; Park, J.; Shin, C.; Cho, Y. A Prediction of nutrition water for strawberry production using linear regression. Int. J. Adv. Smart Converg. 2020, 9, 132–140.
[3] Salami, A.F.; Adedokun, E.A.; Al-Turjman, F.; Bello-Salau, H.; Sadiq, B.O.; Dogo, E.M. Explorative analysis of AUV-aided cluster-based routing protocols for Internet of intelligent underwater sensors. In Drones in Smart-Cities; Elsevier: Amsterdam. The Netherlands, 2020; pp. 143–187
[4] Gupta, O.; Goyal, N.; Anand, D.; Kadry, S.; Nam, Y.; Singh, A. Underwater networked wireless sensor data collection for computational intelligence techniques: Issues, challenges, and approaches. IEEE Access 2020, 8, 122959–122974.
[5] Sundarasekar, R.; Shakeel, P.M.; Baskar, S.; Kadry, S.; Mastorakis, G.; Mavromoustakis, C.X.; Samuel, R.D.J.; Gn, V. Adaptive energy aware quality of service for reliable data transfer in under water acoustic sensor networks. IEEE Access 2019, 7, 80093–80103.
[6] Khan, W.A.; Khan, M.I.; Kadry, S.; Farooq, S.; Khan, M.I.; Abbas, S.Z. Transportation of water-based trapped bolus of SWCNTs and MWCNTs with entropy optimization in a non-uniform channel. Neural Comput. Appl. 2020, 32, 13565–13576.
[7] Gubbi J, Buyya R, Marusic S, Palaniswami M. Internet of things (IoT): a vision, architectural elements, and future directions. Future Gener Comput Syst. 2013; 29(7):1645–60.
[8] Rath KC, Khang A, Roy D. The role of Internet of Things (IoT) technology in Industry 4.0 economy. In: Advanced IoT technologies and applications in the industry 4/0 digital economy. Boca Raton: CRC Press; 2024. p. 1–28.
[9] Chourasiya S, Mohapatra PK, Tripathi S. Non-intrusive underwater measurement of mobile bottom surface. Adv Water Resour. 2017; 104: 76–88. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2017.03.009.
[10] Chen Y, Han D. Water quality monitoring in smart city: a pilot project. Autom Constr. 2018; 89:307–16.
[11] Yaqoob I, Ahmed E, Hashem IAT, Ahmed AIA., Gani A, Imran M, Guizani M. Internet of things architecture: Recent advances, taxonomy, requirements, and open challenges. IEEE wireless communications. 2017; 24(3):10–16.
[12] Karn AL, Pandya S, Mehbodniya A, Arslan F, Sharma DK, Phasinam K, Sengan S. An integrated approach for sustainable development of wastewater treatment and management system using IoT in smart cities. Soft Comput.2023.https://doi. org/10.1007/s00500-021-06244-9.
[13] Wong YJ, Nakayama R, Shimizu Y, Kamiya A, Shen S, Rashid IZM, Sulaiman NMN. Toward industrial revolution 4.0: development, validation, and application of 3D-printed IoT-based water quality monitoring system. J Clean Prod. 2021; 324: 129230.
[14] Xu J, Gu B, Tian G. Review of agricultural IoT technology. Artif Intell Agric. 2022; 6:10 –22.
[15] Zakaria MI, Jabbar WA, Sulaiman N. Development of a smart sensing unit for LoRaWAN-based IoT flood monitoring and warning system in catchment areas. Internet Things Cyber-Phys Syst. 2023; 3:249 –61.
[16] Espinoza Ortiz M, Apún Molina JP, Belmonte Jiménez SI, Herrera Barrientos J, Peinado Guevara HJ, Santamaria Miranda A. Development of Low-Cost IoT system for monitoring piezometric level and temperature of groundwater. Sensors. 2023; 23(23):9364.
[17] Wong BP, Kerkez B. Real-time environmental sensor data: An application to water quality using web services. Environmental Modelling & Software, 2016; 84:505–517.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Дария Ертаева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
